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Pourquoi maximiser la marge SVM?
Dans les SVM, la frontière de séparation est choisie comme celle qui maximise la marge. Ce choix est justifié par la théorie de Vapnik-Chervonenkis (ou théorie statistique de l’apprentissage), qui montre que la frontière de séparation de marge maximale possède la plus petite capacité.
Comment fonctionne le SVM?
SVM fonctionne par mappage des données à un espace d’attributs haute dimension pour que les points de données puissent être classés, même lorsque les données ne sont pas séparables sur un plan linéaire. Un séparateur entre les catégories est identifié.
Quand utiliser SVM?
Les machines à vecteurs de support, ou Support Vector Machine (SVM) en anglais, sont des algorithmes d’apprentissage automatique, utilisés en machine learning pour résoudre des problèmes de classification, de régression ou de détection d’anomalie.
Pourquoi choisir SVM?
Ainsi, le but d’un SVM est de trouver cette frontière optimale, en maximisant la distance entre les points d’entraînement et la frontière. En effet, les SVM sont conçus de telle manière que la frontière est forcément, dans notre exemple, une ligne droite.
Quelle est la marge d’erreur?
La taille de l’échantillon est de 1 013 personnes interrogées, et la marge d’erreur est de ±4\%. Dans le reste de l’article, nous utiliserons l’intervalle de confiance de 99\%.
Quelle est la marge d’erreur d’un sondage?
Si un article à propos d’un sondage ne donne pas l’intervalle de confiance, la marge d’erreur peut être approximée pour le degré de confiance désiré à l’aide de la taille de l’échantillon. De plus, si la marge d’erreur à 95 \% est donnée, il est possible de calculer la marge d’erreur à 99 \% en l’augmentant d’environ 30 \%.
Comment augmenter votre marge d’erreur?
Si votre marge d’erreur est trop élevée, vous devez augmenter la taille de votre échantillon pour vous assurer que les avis de la population sondée correspondent davantage à ceux de la population totale. En d’autres termes, vous devez envoyer votre sondage à plus de participants.
Quelle est la marge d’erreur maximale pour un échantillon?
Par exemple, pour un seuil de confiance de 95\%, on dira : 19 fois sur 20 (donc dans 19 échantillons sur 20 fait sur la même population), le pourcentage se situera entre . Pour un échantillonnage aléatoire simple provenant d’une très grande population, la marge d’erreur maximale devient une simple reformulation de la taille de l’échantillon n.